概要介绍
本文要介绍的是Java中的transient关键字，transient是短暂的意思。对于transient 修饰的成员变量，在类的实例对象的序列化处理过程中会被忽略。 因此，transient变量不会贯穿对象的序列化和反序列化，生命周期仅存于调用者的内存中而不会写到磁盘里进行持久化。（1）序列化
Java中对象的序列化指的是将对象转换成以字节序列的形式来表示，这些字节序列包含了对象的数据
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2023-07-28 10:37:35
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1 前言2017年Google提出Transformer模型。过去了四年，想要入门Transformer原本是非常容易的，网上的资源一搜一大堆，但是大同小异，或者说没说到的地方都没说到，初学者看了之后除非悟性极好，否则还是不能理解(比如我)。所以我想尽量详细地叙述这个模型，综合网上各种贴子，可能你会有熟悉感。修完大学公共数学基础三部曲即可。2 总体概述首先祭出这张最经典的论文图。总体上Transf
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2024-07-04 19:59:59
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Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，广泛应用于自然语言处理和计算机个课件提供原版...
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2022-06-03 00:51:50
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梯度消失和梯度爆炸：这是RNN最主要的问题。由于序列的长距离依赖，当错误通过层传播时，梯度可以变得非常小（消失）或非常大（爆炸），这使得网络难以学习。计算效率低：RNN由于其递归性质，必须按序列顺序执行计算，这限制了计算的并行性。对于长序列，这会导致训练过程非常慢。难以捕捉长距离依赖：尽管理论上RNN能够处理任何长度的
原创
2024-05-10 11:15:16
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以下内容主要是本人对transformer模型的学习总结和知识梳理，以便更清晰的理解该模型。 transformer是google于2017年提出的模型架构，本文先给出模型的整体架构，然后按数据流的输入顺序解读每一个模块。模型架构Transformer相比于RNN，最大的优点是输入序列可并行训练，大大缩短训练周期。 EmbeddingTransformer的Embedding由两部分组成，分
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2023-12-18 23:19:27
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小白深度学习入门系列什么是TransformerTransformer是什么？一句话来讲，就是完全利用attention机制...
原创
2021-07-19 14:08:58
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“ 本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-head Attention的本质，FFN，Positional Embedding以及Layer Normalization等一切你想知道的内容！ 「Transformer」 是2017年的一篇论文《Attention is All Yo
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2023-12-22 21:02:18
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本文适合那些对于Transformer了解，但不清楚里面的矩阵运算的维度，以及一些细节实现，比如decoder的自掩码，输入字符的Embedding，Q的线性映射的细节，代码中都有详细的注释。本文的代码借鉴自：源码 以及一个视频讲解：Transformer代码(源码Pytorch版本)从零解读(Pytorch版本） 我对一些地方做了修改，并添加了中文注释建议先看一遍源代码，调试一遍，不懂的看注释，
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2024-08-07 09:03:21
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Transformer模型详解本文主要介绍transformer模型的具体实现 2107年，Google在论文Attention is all you need提出了transformer模型，其使用self-attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构，相比RNN网络结构，其最大优点是可以并行计算，Transformer模型整体架构如图1.1所示：Transformer概览首先
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2023-11-28 13:15:19
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AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AIWalker大家好，我是Happy。最近，Transformer在CV领域搅翻了天，在各个CV领域打出了半片天。比如，Detection、Segmentation、Classification等等均出现了Transformer这个“搅局者”；甚至Low-level领域也被Transformer占领多个高峰，比如超分、降噪、去雨等等。一直以为视频超分可能还
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2023-11-24 23:18:26
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PyTorch框架学习七——自定义transforms方法一、自定义transforms注意要素二、自定义transforms步骤三、自定义transforms实例：椒盐噪声 虽然前面的笔记介绍了很多PyTorch给出的transforms方法，也非常有用，但是也有可能在具体的问题中需要开发者自定义transforms方法，这次笔记就介绍如何自定义transforms方法。ps：本次笔记中使用的
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2024-03-03 08:27:07
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本文跟那些长篇大论教你入门的文章大大不同！！你读了这些文章，对于小白来讲跑通之后，再学习我给的理论课程。本实践教程只需要你有深度学习基础，了解 MOANI 和 pytorch。可以简单理解为：只是model换了。不关注model细节，直接盘它。...
原创
2023-08-01 16:55:57
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机器翻译1.定义将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言， 用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。2.code 实现## 机器翻译定义
"""
主要是将一段文本从一种语言自动翻译成另外一种语言
输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同
"""
import os
os.li
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2024-03-26 14:31:19
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# Java Transformer源码科普
Transformer是Java语言中一个非常重要的概念，它可以用于对Java字节码进行修改和转换，从而实现一些高级功能。在Java开发中，我们经常会遇到需要修改字节码的场景，比如AOP、字节码加密等。本文将介绍Java中的Transformer，并给出一个简单示例来说明如何使用Transformer。
## 什么是Transformer？
在J
原创
2024-06-20 05:48:55
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文章目录1. 模型2. 逐位前馈网络3. 残差连接和层规范化4. 编码器5. 解码器6. 训练7. 小结 1. 模型Transformer架构 基于编码器-解码器架构来处理序列对；跟使用注意力的seq2seq不同，Transformer是纯基于注意力的。也就是说Transformer里面没有RNN之类的；基于注意力seq2seq:Transformer:注意点： （1）源数据(目标数据)先进入嵌
前言Transformer介绍Transformer for CVTransformer类网络部署参考资料前言浅谈 Transformer 原理以及基本应用以及模型优化的一些思考。Transformer介绍Transformer 最早出自Google 2017年发布的论文：Attention is all you need。Transformer 结构提出在于完全摈弃了传统的循环的"encoder
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2024-01-29 02:48:02
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文章目录一、目标检测方法分类二、经典前背景分离目标检测方法2.1 背景差分法2.2 帧差分法2.3 光流场法三、深度学习检测小目标的常用方法四、目标检测器的选择 一、目标检测方法分类第一，已知目标的先验知识在这种情况下检测目标有两类方法： （1）用目标的先验知识训练一堆弱分类器，然后这些弱分类器一起投票来检测目标； （2）根据先验知识找到目标和非目标的最佳划分线第二，未知目标的先验知识此时不知道
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2024-04-25 16:41:08
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machine translationmachine translation是机器自行进行翻译，不需要人类干预。课堂中涉及两个名词：FAHQMT(Fully Automatic High Quality Machine Translation)， FAMT(Fully Automatic Machine Translation)。Human Aided Machine Machine Transl
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2024-04-30 20:28:59
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# 项目方案：使用Transformer进行Java代码转换
## 简介
在Java开发过程中，我们经常需要对代码进行转换，例如重构、优化和生成等操作。Transformer是Java编程语言中的一个工具类，它提供了一种简单而强大的方式来对Java代码进行转换。本项目方案将介绍如何使用Transformer来进行Java代码转换，并提供代码示例和流程图。
## 目标
本项目方案的目标是使用
原创
2023-09-30 08:44:15
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# 实现 Transformer 模型的 Java 开源项目指南
如果你是一位刚入行的小白，并且对实现 Transformer 模型的 Java 开源项目感到困惑，本文将帮助你理清思路并提供具体的实现步骤。同时，我们将通过甘特图和旅行图的方式，帮助你跟踪进度和理解旅程。
## 项目流程
以下是实现 Transformer 模型的步骤总结：
| 步骤 | 描述
